[發(fā)明專利]一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法

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• 申請日: 2018-08-14
• 公開（公告）號: CN109117791A
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發(fā)明（設計）人: 張俊;姜少波;楊利紅;甘彤;連捷;李陽;胡博;王列偉;商國軍;程劍;劉海濤;張琦珺;陳曦
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第三十八研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 合肥昊晟德專利代理事務所(普通合伙) 34153
• 代理人: 王林

1.一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)從網(wǎng)絡上下載現(xiàn)有的關于人群密度估計的數(shù)據(jù)庫；

(2)從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫中根據(jù)人群密度的大小挑選訓練樣本構建兩個新的訓練數(shù)據(jù)庫：小人群密度數(shù)據(jù)庫，大人群密度數(shù)據(jù)庫；

(3)基于兩個新的訓練數(shù)據(jù)庫，分別離線訓練一個膨脹卷積CNN網(wǎng)絡模型：簡稱小CNN網(wǎng)絡模型M1，大CNN網(wǎng)絡模型M2；

對卷積網(wǎng)絡進行訓練的過程如下：

第一步：前向計算最終的輸出結(jié)果，在整個網(wǎng)絡中，每層網(wǎng)絡對象里面都有一個前向計算該層網(wǎng)絡輸出結(jié)果的函數(shù)，即前向傳播函數(shù)，當前層的前向傳播函數(shù)計算完成之后，先把數(shù)據(jù)保存在當前對象中，然后進入下一層的前向傳播函數(shù)繼續(xù)進行計算，最終，整個網(wǎng)絡的每一層的輸出都會計算到；

第二步：反向傳播計算梯度，每一層網(wǎng)絡中有進行反向傳播的函數(shù)，根據(jù)反向傳播函數(shù)先計算輸出和目標的差值，然后利用插值先計算最后的輸出相對于倒數(shù)第二層的梯度，等計算完畢，參數(shù)保存之后，再計算插值相對于倒數(shù)第三層的梯度，一直循環(huán)下去，每個網(wǎng)絡的前向后向傳播的實現(xiàn)函數(shù)都不相同；

第三步：更新權值和偏置網(wǎng)絡參數(shù)，更新網(wǎng)絡參數(shù)利用前面計算得到權值和偏置的梯度對網(wǎng)絡參數(shù)進行修正；

(4)在測試階段，根據(jù)運動區(qū)域檢測和運動區(qū)域的紋理分析得到人群密度粗略估計，根據(jù)估計的人群密度大小選擇使用步驟(3)訓練得到的小CNN網(wǎng)絡模型或大CNN網(wǎng)絡模型，得到精確的輸入圖像尺寸大小的人群密度圖。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法，其特征在于，所述步驟(1)中所下載的數(shù)據(jù)庫圖像需要有用于可模型訓練對應的人群密度真值圖。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法，其特征在于，所述前向傳播函數(shù)的形式為Y＝f(WX+b),X是每層網(wǎng)絡的輸入，W是每層網(wǎng)絡的權重，W根據(jù)隨機初始化策略進行初始化，后面則反向傳播來迭代權重，b是偏置，默認初始化全部為0，f是激活函數(shù)，激活函數(shù)為非線性函數(shù)。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法，其特征在于，所述反向傳播函數(shù)的具體形式為其中w是網(wǎng)絡權重參數(shù)，η是學習率，表示網(wǎng)絡權重參數(shù)更新的速率，δ_i表示第i層網(wǎng)絡的輸出，表示激活響應函數(shù)的梯度響應，x表示輸入i分量。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法，其特征在于，所述驟2中訓練樣本的選擇滿足以下要求：1)場景的多樣性；2)光照的多樣性；3)圖像中人群數(shù)量的多樣性；4)圖像中人群行為多樣性；5)圖像尺寸的多樣性；6)攝像頭角度的多樣性。

6.根據(jù)權利要求1所述的一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法，其特征在于，所述M1采用7層網(wǎng)絡結(jié)構，包括輸入層、5個卷積層以及輸出層；M2采用11層網(wǎng)絡結(jié)構，包括輸入層、9個卷積層以及輸出層。

7.根據(jù)權利要求6所述的一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法，其特征在于，所述M1中5個卷積層C1～C5，其中，C1卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為36個，步長為1；C2卷積層采用膨脹卷積，膨脹率為2，卷積核為7*7，濾波器數(shù)量為72，步長為1；C3卷積層采用膨脹卷積，膨脹率為4，卷積核為15*15，濾波器數(shù)量為36，步長為1，C4卷積層采用常規(guī)的卷積，卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為24個，步長為1；C5卷積層是一個1*1的卷積，主要將多通道信息映射為單通道輸出結(jié)果。

8.根據(jù)權利要求6所述的一種基于膨脹卷積的人群密度圖生成方法，其特征在于，所述M2中的C1卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為36個，步長為1，膨脹率為1；C2卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為36，步長為1，膨脹率為1；C3卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為72，步長為1，膨脹率為1，C4卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為72個，步長為1，膨脹率為1；C5卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為36，步長為1，膨脹率為2；C6卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為36個，步長為1，膨脹率為4；C7卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為24個，步長為1，膨脹率為8；C8卷積層的卷積核為3*3，濾波器數(shù)量為24個，步長為1，膨脹率為16；C9卷積層是一個1*1的卷積，主要將多通道信息映射為單通道輸出結(jié)果。